概要:3.3释放水平 虽然Tabu表是避免局部最优的有效手段,但它也可能阻止解的进一步优化,这对寻优过程显然是不利的。“释放水平”就是用来解决这一问题的。对于一个有价值的移动,就算它在Tabu表中,但只要达到了“释放水平”,就可将其从Tabu表中释放。本文采用的释放水平为:当Tabu表中的一个移动作用于当前解,能够产生到目前为止的最优解,则认为该移动达到了“释放水平”。3.4配网重构问题中TS算法的处理 和其他算法一样,用TS算法求解配网重构问题的关键在于,如何将算法和所要研究的问题结合起来,提高算法的计算效率和计算精度。TS属于随机搜索算法,如果不考虑配网重构问题自身的特点,寻优过程中将产生大量不可行解,极大地影响了计算效率,例如产生的解不满足辐射状结构或者出现了网络孤岛。因此,有必要从配网重构问题的特点出发,对寻优过程加以控制,避免不可行解的产生。本文采取如下措施:1)初始解取配网的原始结构;2)只采用交换移动,因为单步移动必然产生孤立节点;3)进行交换移动时,闭合一开关后 ,只能在所形成的环内打开另一开关。通过以上三个措施,从初始解到各试验解的产生都严格遵循配电网的
TS算法在配电网络重构中的应用,标签:建筑电气工程技术,建筑电气与智能化,http://www.67jzw.com3.3释放水平 虽然Tabu表是避免局部最优的有效手段,但它也可能阻止解的进一步优化,这对寻优过程显然是不利的。“释放水平”就是用来解决这一问题的。对于一个有价值的移动,就算它在Tabu表中,但只要达到了“释放水平”,就可将其从Tabu表中释放。本文采用的释放水平为:当Tabu表中的一个移动作用于当前解,能够产生到目前为止的最优解,则认为该移动达到了“释放水平”。
3.4配网重构问题中TS算法的处理 和其他算法一样,用TS算法求解配网重构问题的关键在于,如何将算法和所要研究的问题结合起来,提高算法的计算效率和计算精度。TS属于随机搜索算法,如果不考虑配网重构问题自身的特点,寻优过程中将产生大量不可行解,极大地影响了计算效率,例如产生的解不满足辐射状结构或者出现了网络孤岛。
因此,有必要从配网重构问题的特点出发,对寻优过程加以控制,避免不可行解的产生。本文采取如下措施:
1)初始解取配网的原始结构;
2)只采用交换移动,因为单步移动必然产生孤立节点;
3)进行交换移动时,闭合一开关后 ,只能在所形成的环内打开另一开关。通过以上三个措施,从初始解到各试验解的产生都严格遵循配电网的结构约束,因此,寻优过程中产生的任何解在结构上都是可行的,从而避免了对大量不可行解的判断和处理,节约了计算时间。
4、求解步骤
应用TS算法求解配网重构问题的主要步骤如下:
1)读入原始数据。包括网络参数、Tabu表深度、最大迭代次数Kmax以及每次迭代产生的试验解数目Smax等;
2)产生初始解R0,本文为网络的原始结构。置当前解RC=R0,最优解Ropt=R0.
3)产生试验解。将交换移动tij作用于当前解,产生一试验解。i通过在打开的开关集中随机确定,j则在闭合开关i所形成的环中随机选择。计算相应的潮流及目标函数值,如果有线路容量或者节点电压越限,则重新生成试验解。重复此步骤直至试验解数目达到所要求的数目Smax;
4)更新当前解。在试验解中选择目标值最优的解R*,如果产生该解的移动不在Tabu表中,或者虽然在Tabu表中但已经达到释放水平,则用其更新当前解Rc;如果产生该解的移动在Tabu表中,但没有达到释放水平,则选择次优解,并重复此过程;
5)更新Tabu表。将已实现移动的反向移动存入Tabu表中;
6)更新最优解。如果新当前解的目标值小于最优解的目标值,则用新的当前解更新最优解;
7)如果迭代次数未达到Kmax,转向步骤3),否则结束。
5、算例
本文采用的算例来自于文献[5],该配电系统有33个节点,32条支路,5条联络线,额定电压为12.66 kV,系统的结构见图1.计算中假设每一支路均装有开关,与TS相关的参数取值为:Kmax=20,Smax=10,Tabu表深度为6.计算结果见表1,为便于比较,表中还同时给出了遗传算法[6]和蚁群最优算法[7]的计算结果。
6、结论
TS作为一种新兴的现代启发式优化算法,已被证明是求解复杂组合优化问题的有效方法。本文介绍了TS算法的基本原理,并从配电系统自身的特点出发,将TS算法应用于求解配网重构问题。通过对TS移动的选择和控制,有效地解决了寻优过程中产生大量不可行解的问题,提高了计算效率。通过对实际算例进行计算表明,TS算法非常适合用于求解配网重构问题。
参考文献
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2、Bai X,Shahidehpour S.Hydrothermal scheduling by tabu search and decomposition method[J]。IEEE PWRS,1996,11(2):968-974
3、Gan D,Qu Z,Cai H.Largescale var optimization and planning by tabu search[J]。Electric Power System Research,1996,39(3):195-204
4、文福栓,韩祯祥。基于Tabu搜索方法的输电系统最优规划[J]。电网技术,1997,21(5):2-7
5、S K Goswami,S k Basu.A new algorithm for the reconfiguration of distribution feeders or loss minimization[J]。IEEE Trans.on Power Delivery,1992,7(3):1484-1491
6、梁勇,张焰,候志俭。遗传算法在配电网重构中的应用[J]。电力系统及其自动化学报,1998,10(4):29-34
7、陈根军,王磊,唐国庆。基于蚁群最优的配电网络重构算法[J]。电力系统及其自动化学报,2001,13(2):48-53
8、卢鸿宇,胡林献。基于遗传算法和TS算法的配电网电容实时优化投切策略[J]。电网技术,2000,24(11):56-59 电力系统及其自动化学报
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